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2018-12-04 阅读量: 897

主成分分析

1、概述

主成分分析是一种降维数的数学方法，具体就是，通过降维技术将多个变量化为少数几个主成分的统计分析方法。

在建模中，主要用于降维，系统评估，回归分析，加权分析等等。

2、分类（无）

3、注意事项

在应用主成分分析时候，应该注意：

（1）综合指标彼此独立或者不相互干涉

（2）每个综合指标所反映的各个样本的总信息量等于对应特征向量的特征值。通常要选取的综合指标的特征值贡献率之和应为80%以上

（3）其在应用上侧重于信息贡献影响力的综合评价

（4）当主成分因子负荷的符号有正也有负的时候，综合评价的函数意义就不明确！

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